DGMM加權(quán)混合濾波RSSI室內(nèi)定位算法

張永恒，陳紅華,2，郭 語，聶舜啟

（1.南京林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院，南京 210037；2.東華理工大學(xué) 江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南昌 330013）

0 引言

基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位主要包括測距定位和非測距定位。其中，測距定位模型主要有接收信號(hào)強(qiáng)度指示（received signal strength indicator, RSSI）、到達(dá)時(shí)間（time of arrival,TOA）、達(dá)到角（angle of arrival, AOA）和到達(dá)時(shí)間差（time difference of arrival, TDOA）等；非測距算法主要包括質(zhì)心算法等。基于RSSI定位方法具有硬件成本低、定位精度相對(duì)較高、硬件便于部署等優(yōu)點(diǎn)，因此仍為解決室內(nèi)定位精度問題研究的重點(diǎn)。

基于RSSI室內(nèi)定位技術(shù)重點(diǎn)研究測距模型和定位算法。針對(duì)測距模型，文獻(xiàn)[7]通過模型參數(shù)、錨節(jié)點(diǎn)選取、節(jié)點(diǎn)升級(jí)和未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)估計(jì)動(dòng)態(tài)修正測距模型，雖然測距精度有一定程度提高，但該方法沒有考慮RSSI異常值不嚴(yán)格服從高斯分布對(duì)濾波結(jié)果產(chǎn)生的影響；文獻(xiàn)[8]利用蟻群算法獲取最優(yōu)的初始閾值和權(quán)值，并將其賦予反向傳播（back propagation, BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合定位，此方法雖然提高了定位精度，但需要在室內(nèi)環(huán)境中獲取大量訓(xùn)練樣本。針對(duì)定位算法，文獻(xiàn)[9]提出通過構(gòu)建相交圓計(jì)算質(zhì)心位置，利用參考質(zhì)心計(jì)算修改因子修正其余質(zhì)心，最終用加權(quán)修正后的質(zhì)心計(jì)算坐標(biāo)，此方法在通信半徑30 m以內(nèi)的定位精度與穩(wěn)定性，相對(duì)于其他算法更加突出，但此方法易受測距模型參數(shù)誤差影響，且無線信號(hào)不嚴(yán)格服從高斯分布。

針對(duì)RSSI信號(hào)會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)的異常值，且定位精度受測距模型參數(shù)擬合的影響，本文提出了狄克遜檢驗(yàn)法高斯均值中值（Dixon Gaussian median mean,DGMM）加權(quán)混合濾波 RSSI值進(jìn)行高斯牛頓定位，極大地提高了定位精度以及穩(wěn)定性，有較強(qiáng)的實(shí)用性。……